{"id":870,"date":"2023-07-28T11:53:32","date_gmt":"2023-07-28T11:53:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/"},"modified":"2023-07-28T11:53:32","modified_gmt":"2023-07-28T11:53:32","slug":"cara-menghitung-vive-dengan-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/","title":{"rendered":"Cara menghitung vif dengan python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Multikolinearitas<\/a> dalam analisis regresi terjadi ketika dua atau lebih variabel penjelas berkorelasi tinggi satu sama lain, sehingga tidak memberikan informasi yang unik atau independen dalam model regresi.<\/span><\/p>\n

Jika tingkat korelasi antar variabel cukup tinggi, hal ini dapat menimbulkan masalah saat menyesuaikan dan menafsirkan model regresi.<\/span><\/p>\n

Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan menggunakan metrik yang dikenal sebagai variance inflasi faktor (VIF)<\/strong> , yang mengukur korelasi dan kekuatan korelasi antar variabel penjelas dalam model regresi<\/a> .<\/span><\/p>\n

Tutorial ini menjelaskan cara menghitung VIF dengan Python.<\/span><\/p>\n

Contoh: Hitung VIF dengan Python<\/strong><\/span><\/h2>\n

Untuk contoh ini, kita akan menggunakan kumpulan data yang mendeskripsikan atribut 10 pemain bola basket:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create dataset<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [90, 85, 82, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [25, 20, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 8, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#view dataset\n<\/span>df\n\n\trating points assists rebounds\n0 90 25 5 11\n1 85 20 7 8\n2 82 14 7 10\n3 88 16 8 6\n4 94 27 5 6\n5 90 20 7 9\n6 76 12 6 6\n7 75 15 9 10\n8 87 14 9 10\n9 86 19 5 7<\/strong><\/pre>\n
 Misalkan kita ingin menyesuaikan model regresi linier berganda dengan menggunakan scoring sebagai variabel respon dan poin, assist, dan rebound sebagai variabel penjelas.<\/span><\/p>\n
 from<\/span> patsy import<\/span> damatrices\nfrom<\/span> statsmodels.stats.outliers_influence import<\/span> variance_inflation_factor\n\n#find design matrix for linear regression model using 'rating' as response variable<\/span> \ny, X = dmatrices('rating ~ points+assists+rebounds', data=df, return_type='dataframe')\n\n#calculate VIF for each explanatory variable<\/span>\nvivid = pd.DataFrame()\nvive['VIF'] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]\nvivid['variable'] = X.columns\n\n#view VIF for each explanatory variable<\/span> \nlively\n\n\t       Variable VIF\n0 101.258171 Intercept\n1 1.763977 points\n2 1.959104 assists\n3 1.175030 rebounds<\/strong><\/pre>\n
 Nilai VIF untuk masing-masing variabel penjelas dapat kita amati:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  poin:<\/strong> 1,76<\/span><\/li>\n
  •  membantu:<\/strong> 1,96<\/span><\/li>\n
  •  rebound:<\/strong> 1.18<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
     Catatan:<\/strong> Abaikan VIF untuk \u201cIntercept\u201d di template karena nilai ini tidak relevan.<\/em><\/span><\/p>\n
     Bagaimana menafsirkan nilai VIF<\/strong><\/h2>\n
     Nilai VIF dimulai dari 1 dan tidak memiliki batas atas. Aturan umum untuk menafsirkan VIF adalah:<\/span><\/p>\n
      \n
    •  Nilai 1 menunjukkan bahwa tidak ada korelasi antara variabel penjelas tertentu dan variabel penjelas lainnya dalam model.<\/span><\/li>\n
    •  Nilai antara 1 dan 5 menunjukkan korelasi sedang antara variabel penjelas tertentu dan variabel penjelas lainnya dalam model, namun seringkali tidak cukup parah sehingga memerlukan perhatian khusus.<\/span><\/li>\n
    •  Nilai yang lebih besar dari 5 menunjukkan kemungkinan adanya korelasi yang parah antara variabel penjelas tertentu dan variabel penjelas lainnya dalam model. Dalam hal ini, estimasi koefisien dan nilai p pada hasil regresi kemungkinan besar tidak dapat diandalkan.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
       Karena masing-masing nilai VIF dari variabel penjelas dalam model regresi kita mendekati 1, multikolinearitas tidak menjadi masalah dalam contoh kita.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
      Multikolinearitas dalam analisis regresi terjadi ketika dua atau lebih variabel penjelas berkorelasi tinggi satu sama lain, sehingga tidak memberikan informasi yang unik atau independen dalam model regresi. Jika tingkat korelasi antar variabel cukup tinggi, hal ini dapat menimbulkan masalah saat menyesuaikan dan menafsirkan model regresi. Salah satu cara untuk mendeteksi multikolinearitas adalah dengan menggunakan metrik […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nCara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T11:53:32+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/\",\"name\":\"Cara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T11:53:32+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T11:53:32+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Cara menghitung vif dengan python\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Cara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi","description":"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Cara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi","og_description":"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-28T11:53:32+00:00","author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/","name":"Cara Menghitung VIF dengan Python \u2013 Statologi","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-28T11:53:32+00:00","dateModified":"2023-07-28T11:53:32+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Penjelasan sederhana cara menghitung VIF (Variance Inflation Factor) dengan Python.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-vive-dengan-python\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Cara menghitung vif dengan python"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/870"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=870"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/870\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=870"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=870"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=870"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
 Untuk menghitung VIF setiap variabel penjelas dalam model, kita dapat menggunakan fungsi variance_inflation_factor()<\/a> dari pustaka statsmodels:<\/span><\/p>\n